계약서는 무수한 단어가 모여 있는 문서입니다. 많은 골칫거리를 만들 수 있는 공적 자료이기도 하죠. 내부에서 검토에 검토를 거쳐 완성한 계약서라도, 문제가 될 소지를 무시할 수 없습니다. 제3자의 양식에 따라 작성되었다면, 법무팀과 경영 지원팀은 관련한 책임과 위험을 낱낱이 파악하기 위해 모든 텍스트를 꼼꼼히 검토해야 하죠.
이처럼 계약서 검토를 비롯한 계약 체결 프로세스는 여러 리스크를 안고 있습니다. 우선 다큐사인(Docusign)의 ‘State of Contract Management’ 보고서에 따르면, 조직의 33%가 계약 협상에 30시간 이상을 소요하고 있습니다. 이 시간의 상당 부분은 계약서상의 리스크 조항을 일일이 찾아내고, 그 조항이 초래할 위험을 식별하고, 표준 조항과 비교하고, 수정안을 승인 받는 데 쓰이죠. 이처럼 계약서에 얼마나 많은 수정이 필요한지 판단하는 유일한 방법이 계약서 전체를 처음부터 끝까지 읽는 것이라면, 부담이 매우 클 수밖에 없는데요. 그럼에도 기업의 47%가 문제의 소지가 있는 계약 조항을 선제적으로 탐지하지 못해 위험을 겪고 있습니다.
이처럼 계약서는 경영 지원, 영업, 법무 인력의 시간과 노동이 집약적으로 투입되는 영역입니다. 그런데 생성형 AI에게는 이 영역이 바로 안성맞춤이라는 사실, 알고 계신가요? 생성형 AI는 단어를 다루는 데 매우 뛰어난 AI 모델이기 때문인데요.
생성형 AI는 단어로 가득한 계약서를 구조화된 데이터로 빠르게 바꿔, 업무 속도를 가속화하고 더 나은 비즈니스 성과를 뒷받침하는 인사이트를 제공하는 데 매우 효과적입니다. 이처럼 계약서 검토를 AI로 빠르게 처리하고, 위험을 낮추고, 계약의 일관성을 유지하는 가운데 협상 과정까지 개선할 수 있죠.
오늘은 팀스파르타에서 법무, 경영 지원, 나아가 영업 직무에서 계약서 검토 및 관리에 생성형 AI를 활용할 수 있는 업무 영역을 촘촘하게 알려드리겠습니다.
자동 요약 & 핵심 조항 추출
- 핵심 조항, 메타데이터 추출
- 자동 요약 생성
- 추후 검색 및 레포트를 위한 데이터 저장
가장 첫 번째로 읽기 까다로운 계약서의 텍스트를 AI로 빠르게 파악할 수 있습니다. 중요 정보 누락 없이, 촘촘하고 정확하게 말이죠.
PDF, DOCX 등의 계약서 파일을 업로드하면, 먼저 AI가 어떤 유형의 계약인지를 인식합니다. 그리고 계약의 목적, 당사자, 금액, 기간·자동갱신·해지, 책임 제한·면책, 개인정보·보안 등의 주요 항목을 추출하고 그에 따른 내용을 요약하죠. 그리고 근거 조항 링크와 함께 핵심 요약문을 생성해 줍니다. 물론 추출 항목은 직접 설정이 가능합니다.
이처럼 AI가 읽고 분석한 핵심 정보를 바탕으로 1페이지 요약본은 물론이고, 중요 일정(체결일, 개시, 만료, 가격 조정 시점 등) 타임라인, 의무 조항 표, 실시간 진행 현황 대시보드 등을 요청할 수 있습니다. 또 추후 검색 및 분석 등을 위해 메타 데이터로 별도 저장되죠.
이 같은 AI 요약의 가장 큰 장점은 업무 시간이 단축된다는 것입니다. 특히 계약이 수없이 이루어지는 산업이라면 그 효과가 더 크죠. AI는 1만 건의 계약서를 단 몇 분 만에 요약하고, 분석하고, 분류할 수 있습니다. 평균 계약 처리 기간을 83%가량(6주 → 1주) 단축할 수 있죠.
대표적인 사례로 시스템 소프트웨어 기업 Workday는 계약 프로세스에 AI를 도입하기 전까지 사람이 계약 내용을 일일이 분류하였고, 수천 건의 계약에서 중요 정보를 찾는 데 매우 많은 시간이 걸렸습니다. 그런데 AI 기반 계약 관리 플랫폼을 도입한 후, 대량의 기존 계약서를 몇 시간 만에 요약·정리할 수 있었고 이후 수만 건의 계약에서 특정 조항의 포함된 계약을 한 시간 이내로 찾을 수 있게 되었습니다. 대량의 계약을 빠르게 수집, 처리하는 AI 덕분에 소위 ‘계약 가시성’이 높아졌고, 자사의 ROI(투자 수익률)가 3,500% 향상되었다고 평가하고 있죠.
위험·비표준 문구 탐색 & 리스크 평가
- 설정된 기준에 따른 계약 문구 검토
- 각 조항의 위험도 평가 및 등급 분류
- 개별 조항을 표준 계약 문구와 비교
생성형 AI를 통해 잠재적 위험을 가진 계약서 조항을 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 기준 값을 관련 법이나 사내 표준으로 세팅한 후, 이에 기반해 필수 조항이 누락되진 않았는지, 편차가 있거나 과도하게 정의된 조항은 없는지를 찾아낼 수 있죠. 이를 정도에 따라 위험도를 점수화하거나, 위험 분포도로 시각화할 수 있습니다. 본격적인 계약서 검토 전, 계약서의 리스크 수준을 빠르게 파악할 수 있죠.
계약 처리 AI 플랫폼은 주로 계약서 조항마다 위험도를 빨강, 노랑, 초록으로 표시하고 문구별로 왜 위험한지를 설명해 줍니다. 또한 누락되거나 과도하게 표기된 조항을 리포트 형태로 제공하기도 합니다. 이를 통해 계약서별로 수본격적인 검토 및 수정 작업이 얼마나 필요한지를 가늠할 수 있죠.
나아가 AI의 잠재적 위험 평가로 계약 리스크 관리는 물론 계약서의 품질 및 일관성을 유지할 수 있습니다. 대량의 계약서를 한꺼번에 주고 받는 업계라면 더더욱 AI 활용 효과가 크겠죠.
이러한 AI 활용은 규제 변화로 기존 계약을 검토해야 할 때도 유용합니다. 새로운 기준의 관점에서 기존의 계약들을 들여아보아야 하기 때문이죠. AI를 통한 1차 비교 검토가 끝난 후, 담당자가 본격적인 계약 분석 업무를 시작할 수 있습니다. AI가 가장 높은 위험 영역으로 식별한 조항부터 효율적으로 말이죠.
수정 문구 제안
- 표준/백업 문구 추천 및 자동 교체
- 수정 내역을 통한 자가 학습
- 수정본 위험도 재평가
계약서 검토 AI를 거쳐 리스크를 식별 및 평가했다면, 그 다음으로 수정이 필요한 구간을 리스트로 제시하고 사내 표준 또는 법적 기준에 상응하는 대체 문구를 자동으로 추천하는 것도 가능합니다. 즉, 위험 문구를 클릭 한 번에 표준 조항에 맞는 문구로 교체할 수 있죠. 또는 위험 문구를 우리 회사에서 미리 승인해 둔 정답 문구로 자동 교체되도록 설정하고, 최종 검토만 할 수도 있습니다. AI가 먼저 고쳐놓고, 사람은 최종 검토를 하면서 사소한 수정만 하면 되는 겁니다.
추가적으로 작업한 수정본이 법적 및 사내 표준을 충족하는지 다시 AI로 검사하여 위험도를 재평가할 수도 있습니다. 나아가 AI를 통한 수정 작업을 반복하면 반복할수록 수정 내역 및 그 사유가 데이터로 기록되어 AI 재학습에 활용되고, 시간이 지날수록 AI의 계약서 교정 능력은 더 향상됩니다.
AI로 계약서 수정 작업 시간이 줄어들면, 자연스레 계약 협상 속도도 빨라집니다. 담당자는 읽고 손만 봐서 내보내면 되니까요. 또한 외부 계약서 양식 간 편차를 줄여 일관성을 확보할 수 있습니다.
Q&A 검색
- 계약서 데이터 인덱싱
- 자연어 질문을 통한 검색 및 필터
- 계약서 교차 분석
양식과 용어가 제각각인 계약서에서 필요한 내용을 검색하려면 머릿속에서 가능한 모든 유사 용어를 모두 떠올리셔야 했을 텐데요. AI를 활용하면 그럴 필요가 없습니다. AI는 많은 계약서의 내용을 구조화된 데이터로 정리하여 저장해두고 있으며, 이 덕분에 자연어로 필요한 정보를 질문했을 때 정확도 높은 답을 얻을 수 있기 때문이죠.
예를 들면, “이 계약의 자동 갱신 해지 통보 기한은?”이라고 묻거나 “90일 이상 통보 의무가 있는 계약 리스트를 찾아줘”와 같은 요청을 입력하면 원하는 정보나 자료를 얻을 수 있습니다. 나아가 “두 계약서를 비교해줘”처럼 여러 계약을 비교하도록 요청할 수도 있습니다.
Q&A 형태의 검색으로 근거 조항이 링크된 명확한 답을 즉시 받는 것은 기본이고, 자주 묻는 질문을 커스텀 AI로 설정하여 계약서 전체를 스캔해 질문에 대한 답을 자동으로 채워넣도록 할 수도 있습니다. 이렇게 질문을 모델화해 계약 문서 전체에 자동 적용하면 분류, 집계, 알림까지 연결하여 운영 비용을 줄이고 업무 속도를 높일 수 있겠죠.
대시보드 운영
- 의무, 권리 조항 자동 추출
- 메타데이터 표준화 및 담당자 연결
- 만료·갱신·검토 시점 자동 알림
- 워크플로우 연계
계약서와 관련한 핵심 지표 및 현황을 실시간으로 띄우는 AI 대시보드를 운영하면서 경영 지원팀, 법무팀, 영업팀 등 모든 이해관계자가 같은 화면에서 같은 정보를 실시간으로 확인하며 일할 수 있습니다.
AI 대시보드에서는 AI가 식별하고 구조화한 계약서의 의무, 권리, 데드라인, 패널티 등의 조항을 원하는 대로 테이블 형식으로 띄우고, 이를 내부 담당자 시스템과 연결할 수 있죠. 또한 계약 만료·갱신·검토 시점을 기준으로 캘린더를 작성하거나 자동 알림이나 리마인더를 설정할 수 있습니다. 나아가 AI의 계약 분석 결과를 검토, 서명, 결재 단계로 연결할 수 있습니다. 자동 연장 임박, 의무 미이행 등 우선순위에 따라 계약 관련 필요 업무를 띄울 수도 있죠.
이 같은 AI 대시보드를 운영한다면 타이밍을 놓쳐 재협상 또는 자동 연장에서 불리한 위치에 처하는 상황을 방지할 수 있습니다. 또 전사 협업 속도를 높이고, 조직 리소스를 효율적으로 배분할 수 있죠.
성공적으로 AI 활용하려면? 기업교육이 첫번째입니다
계약서 검토 등 핵심 업무 프로세스에 AI를 붙이는 일은 “툴을 사는 것”이 아니라 업무를 재설계하는 일입니다.
AI 도입을 고민하는 우리 조직의 니즈를 명확히 파악하고, 업무 프로세스와 기준을 재정립하고, 성과 지표도 설정해야 하죠. 그렇지 않으면 섣부른 AI 도입이 업무 공백을 부르거나 더 큰 리스크를 초래할 수도 있습니다.
특히 조직 내 학습이 우선되지 않으면 오류를 방치하고, 기준 없는 프롬프트 난사로 리소스만 소모되고 작은 실수가 오히려 더 큰 문제로 이어질 수 있죠.
따라서 AI 툴을 고민하기 전에 먼저 조직의 합의된 기준·언어·역할을 맞추는 교육과 준비가 선행되어야 합니다.
AI 기업교육 전문 팀스파르타는 기업의 상황을 먼저 깊이 진단하고, 현업에 바로 쓰이는 AI 교육 커리큘럼을 맞춤 설계합니다. 업종, 직무·직급, 현행 툴/보안 정책을 반영해 고객사마다 다른 교육 콘텐츠를 제작하며, 툴 기능을 소개하는 강의가 아닌 ‘일하는 방식을 바꾸는 교육’을 제공합니다.
팀스파르타의 AI 교육 후 평균 작업 시간 58% 감소, 조사·요약 시간 63% 감소. AI 기업교육 전문 팀스파르타가 향상시킨 고객사의 생산성 지표입니다.
AI 리터러시부터 프롬프트 엔지니어링, 문서 요약·대시보드 구축 등 바로 적용 가능한 실습형까지. 현재 우리 조직에 필요한 AI 기업교육, 팀스파르타에 문의하세요.
AI 기업교육을 지식 전달이 아닌 ‘문제 해결의 수단’으로 선사해 드리겠습니다.
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